โมเดล
ตั้งค่า endpoint ที่รองรับ OpenAI หรือ Anthropic ด้วย URL หลักและคีย์ API หากจำเป็น ทดสอบการเชื่อมต่อ เซิร์ฟเวอร์โมเดลในเครื่องต้องทำงานอยู่ เครื่องมือระยะไกลอาจส่งข้อมูลแยกต่างหาก
ตรวจใน linear_knots.py ว่าค่าที่ถามภายในช่วงกลายเป็นการผสมแบบถ่วงน้ำหนัก และค่าภายนอกคืนค่าปลายช่วงอย่างไร.
ตั้งค่า endpoint ที่รองรับ OpenAI หรือ Anthropic ด้วย URL หลักและคีย์ API หากจำเป็น ทดสอบการเชื่อมต่อ เซิร์ฟเวอร์โมเดลในเครื่องต้องทำงานอยู่ เครื่องมือระยะไกลอาจส่งข้อมูลแยกต่างหาก
เลือกโฟลเดอร์และให้ผู้ช่วยอ่านไฟล์ที่เกี่ยวข้องก่อนแก้ไข ระบุเป้าหมายและขอบเขตของงานให้ชัดเจน
ตรวจสอบการแก้ไขและผลลัพธ์คำสั่ง รันการตรวจสอบของโปรเจกต์ก่อนยอมรับผล โค้ดที่สร้างขึ้นไม่ได้ผ่านการทดสอบโดยอัตโนมัติ
from math import isfinite
def interpolate(points, query):
def valid(x):
return type(x) in (int, float) and abs(x) <= 10**12 and isfinite(x)
if type(points) is not list or len(points) < 2 or not valid(query):
raise ValueError("knots.input")
if any(type(p) not in (list, tuple) or len(p) != 2 or
not all(valid(v) for v in p) for p in points):
raise ValueError("knots.point")
if any(a[0] >= b[0] for a,b in zip(points, points[1:])):
raise ValueError("knots.order")
if query <= points[0][0]:
return points[0][1]
for (x0,y0),(x1,y1) in zip(points, points[1:]):
if query <= x1:
t = (query-x0)/(x1-x0)
return (1-t)*y0+t*y1
return points[-1][1]